网格环境matlab源码Information_processing_DBS_Cortex 来自 S. Valverde、M. Vandecasteele、C. Piette、W. Derousseaux、G. Gangarossa、A. Aristieta Arbelaiz、J. Touboul、B. Degos、L. Venance 的计算模型，“深度脑刺激引导的帕金森病光遗传学拯救症状”，《自然通讯》（准备中）。 开发这种 L5 运动皮层的简化尖峰网络模型是为了测试其在不同条件下的信息处理能力（控制、帕金森、帕金森 + DBS 或皮层中间神经元的光激活）。 系统要求 网络活动模式的模拟在 Matlab R2016b 中运行。 可以使用和下载最新版本的 Matlab。 分类器准确性的模拟在专用 Anaconda 环境中的 Python 2.7 中运行。 Scikit-learn（模拟中使用的 0.19.1 版，可从 轻松下载）是运行“Classifier_results.py”代码的必要包。 模拟已在 OS.X 版本 10.9.5 和 Ubuntu Linux 16.04 上进行了

QPano QPano是基于Qt和Opencv的开源工具。 它可以帮助您轻松编辑图片。 必需的 视窗 Visual Studio 2017 Qt 5.11 OpenCV 3.4.2 如何贡献 在github上QPano项目并创建一个分支。 在该分支中提交，然后推送，然后创建一个提取请求以进行审查和合并。 如果您在使用QPano时遇到任何问题或发现错误等，请。 您可以做的事情：翻译，编写文档，Wiki，查找或修复错误，对该项目提出想法等。

OpenCL中的FFT和DFT 在OpenCL中针对基于FPGA的体系结构实现DFT和FFT。

MIMO雷达信号处理电子书，介绍MIMO雷达基础理论和算法，李简著

Twitter爬虫 描述 Twitter的API限制您查询用户的最新3200条推文。 这是一个痛苦的屁股。 但是，我们可以使用Selenium并进行一些网络抓取来规避此限制。 我们可以在Twitter上查询用户的整个时间，找到他们每个推文的ID。 从那里，我们可以使用tweepy API查询与每个tweet相关的完整元数据。 您可以通过更改scrape.py顶部的变量METADATA_LIST来调整收集哪些元数据。 就我个人而言，我只是收集文本来训练模型，因此，我只关心full_text字段，除了该推文是否为转推文。 我在scrape.py顶部列出了所有可用的tweet属性，以便您可以随意

Image Processing for Embedded Devices 介绍相机技术，从RAW到最后显示图像的技术细节

matlab的guide , 信号处理方面的使用。可以参看阅读，

阵列信号方面国外经典书籍,主要是讲了阵列信号处理的大体流程，以及最前沿的内容

unity画面滤镜优化着色器Post Processing Profiles 3.1 所支持的Unity版本:2017.1.0 及以上版本 Post processing 3 profiles for PC/Mac and Mobile 21 different settings for Post Processing V3. With the help of these settings you could get realistic graphics just in few clicks. Effects: UE, Cry, Realistic, Lomo, Crazy, Camera Bw, Camera1, Blood, Dark, Coziness, Autumn, Purple, Russian, Narc, Vice, Vice2, Movie1, Movie2, Movie3, Horror, Horror2. 具体效果请看:https://blog.csdn.net/luckydogyxx/article/details/117550252

贝特维兹 BertViz是用于可视化Transformer模型中注意力的工具，支持库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。 它扩展了的以及的库。 资源资源 :joystick_selector: :writing_hand_selector: :open_book: 总览 正面图 头部视图可视化给定转换器层中一个或多个注意头产生的注意模式。 它基于出色的。 尝试此 其中已预加载了头部视图。 头部视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT-2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 模型视图 模型视图提供了对模型所有层和头部的关注的鸟瞰图。 试用此 其中已预加载了模型视图。 模型视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 神经元视图 神经元视图将查询和键向量中的单个神经元可视化，并